如何制作具有两个并排 y 变量和标准误差的条形图答案

【问题标题】：How to make a barplot with two y-variables side by side and standar errors如何制作具有两个并排 y 变量和标准误差的条形图
【发布时间】：2019-07-12 15:31:28
【问题描述】：

我有一个如下图所示的数据框：

df1<- data.frame(Hour=c(0,6,12,18,24,0,6,12,18,24),
                 meanType=c("mean_A","mean_A","mean_A","mean_A","mean_A","mean_B","mean_B","mean_B","mean_B","mean_B"),
                 mean=c(7.3,6.8,8.9,3.4,12.1,6.3,8.2,3.1,4.8,13.2),
                 Se=c(1.3,2.1,0.9,3.2,0.8,0.9,0.3,1.8,1.1,1.3))
df1

   Hour meanType mean  Se
1     0   mean_A  7.3 1.3
2     6   mean_A  6.8 2.1
3    12   mean_A  8.9 0.9
4    18   mean_A  3.4 3.2
5    24   mean_A 12.1 0.8
6     0   mean_B  6.3 0.9
7     6   mean_B  8.2 0.3
8    12   mean_B  3.1 1.8
9    18   mean_B  4.8 1.1
10   24   mean_B 13.2 1.3

我想创建一个条形图，其中 X 轴上的小时数表示出现在数据框中的实际小时数，我还想在每个条形图上添加一个误差条，指示与每个平均值相关的误差。

这是我目前得到的：

Plot1<-ggplot(df1,aes(Hour,mean,fill=meanType))+
  geom_bar(aes(x=Hour, y=mean, fill=meanType),stat="identity",position="dodge")+
  geom_errorbar(aes(x=Hour,y=mean,ymin=mean-Se, ymax=mean+Se), width=0.4, colour="orange", alpha=0.9, size=0.5)
Plot1

但是，我不知道为什么，但是误差条没有得到很好的调整，并且在 X 轴上，小时数似乎是“随机的”（不是我数据框中真正拥有的小时数）。

有谁知道如何解决这些问题？

【问题讨论】：

标签： r ggplot2 geom-bar

【解决方案1】：

您需要将position_dodge() 添加到您的geom_errorbar。此外，无需在每个geom 中重复您的aes。可以使用scale_x 添加中断。

library(ggplot2)

ggplot(df1,aes(x=Hour,y=mean,fill=meanType))+
  geom_bar(stat="identity",position="dodge")+
  geom_errorbar(aes(ymin=mean-Se,ymax=mean+Se), 
                width=0.2,colour="black",alpha=0.9,size=0.5,position=position_dodge(5)) +
  scale_x_continuous(breaks = df1$Hour)

【讨论】：

【解决方案2】：

题中的代码有两个问题。

x 轴必须是离散的，才能标记所有值。这可以通过将Hour 强制转换为"factor" 来解决。
错误栏也必须有position_dodge()。

所以其余代码或多或少相同，只要它们相同，就会删除重复的aes。

Plot1 <- ggplot(df1, aes(factor(Hour), mean, fill = meanType)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge()) +
  geom_errorbar(aes(ymin = mean - Se, ymax = mean + Se),
                position = position_dodge(0.9),
                width = 0.4, colour = "orange", 
                alpha = 0.9, size = 0.5)

Plot1

【讨论】：